Những Điều Bạn Cần Biết Về Cronbach Alpha trong SPSS (Phần 1)

5 (100%) 2 votes

Nếu bạn vẫn còn đang loay hoay và đang mất quá nhiều thời gian khi phân tích độ tin cậy thang đo sử dụng phương pháp Cronbach Alpha, thì bài viết này chính sẽ chính là những chỉ dẫn đáng giá vô cùng cho bạn lúc này. Tất cả những băn khoăn của bạn về Cronbach Alpha sẽ đều được Tri Thức Cộng Đồng giải đáp trong bài viết này.

>>>Xem thêm bài viết liên quan:

+  Những điều bạn cần biết về phân tích nhân tố khám phá trong SPSS

+ Tất Tần Tật Những Điều Bạn Cần Biết Về Cronbach Alpha trong SPSS (Phần 2)

Những Điều Bạn Cần Biết Về Cronbach Alpha trong SPSS (Phần 1)

1. Kiểm định Cronbach Alpha là gì?

Kiểm định Cronbach’s Alpha là gì và tại sao chúng ta cần sử dụng đến nó?

Trong nghiên cứu định lượng, chúng ta không thể chỉ sử dụng những thang đo đơn giản (chỉ dùng 1 câu hỏi quan sát đo lường) mà phải sử dụng các thang đo chi tiết hơn (dùng nhiều câu hỏi quan sát để đo lường nhân tố) để hiểu rõ được tính chất của nhân tố lớn. Bởi vì việc đo lường các nhân tố lớn rất khó khăn và phức tạp.

Chính vì vậy, khi lập bảng câu hỏi nghiên cứu, chúng ta thường tạo các biến quan sát x1, x2, x3, x4, x5… là biến con của nhân tố A nhằm mục đích thay vì đi đo lường cả một nhân tố A tương đối trừu tượng và khó đưa ra kết quả chính xác thì chúng ta đi đo lường các biến quan sát nhỏ bên trong rồi suy ra tính chất của nhân tố.

Như vậy, khái niệm “thang đo” trong cụm kiểm định độ tin cậy thang đo ý muốn nói đến một tập hợp các biến quan sát con có khả năng đo được, thể hiện được tính chất của nhân tố mẹ. Các bạn không được hiểu lầm kiểm định thang đo ở đây là thang đo Likert nhé.Tuy nhiên, không phải lúc nào tất cả các biến quan sát x1, x2, x3, x4, x5… chúng ta đưa ra để đo lường cho nhân tố A đều hợp lý và phản ánh được tính chất, khái niệm của A. Do vậy, cần phải có một công cụ giúp kiểm tra xem biến quan sát nào không phù hợp, biến quan sát nào phù hợp để đưa vào thang đo.

Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha là công cụ giúp chúng ta kiểm tra xem các biến quan sát của nhân tố mẹ (nhân tố A) có đáng tin cậy hay không, có tốt không. Phép kiểm định này phản ánh mức độ tương quan chặt chẽ giữa các biến quan sát trong cùng một nhân tố. Nó cho biết trong các biến quan sát của một nhân tố, biến nào đã đóng góp vào việc đo lường khái niệm nhân tố, biến nào không. Kết quả Cronbach Alpha của nhân tố tốt thể hiện rằng các biến quan sát chúng ta liệt kê là rất tốt, thể hiện được đặc điểm của nhân tố mẹ, chúng ta đã có được một thang đo tốt cho nhân tố mẹ này.

2. Đo lường độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha

– Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị biến thiên trong đoạn [0,1]. Về lý thuyết, hệ số này càng cao càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy cao). Tuy nhiên điều này lại không hoàn toàn chính xác. Hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (khoảng từ 0.95 trở lên) cho thấy có nhiều biến trong thang đo không có khác biệt gì nhau, hiện tượng này gọi là trùng lặp trong thang đo (Nguyễn Đình Thọ, Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh, NXB Tài chính, Tái bản lần 2, Trang 364).

– Cronbach (1951) đưa ra hệ số tin cậy cho thang đo. Chú ý, hệ số Cronbach’s Alpha chỉ có thể đo lường độ tin cậy của thang đo (bao gồm từ 3 biến quan sát trở lên ) chứ không đo được độ tin cậy cho từng biến quan sát (Nguồn: Nguyễn Đình Thọ, Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh, NXB Tài chính, Tái bản lần 2, Trang 355).

3. Các tiêu chí được sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha

– Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng Corrected Item – Total Correlation ≥ 0.3 thì biến đó đạt yêu cầu (Nguồn: Nunnally, J. (1978), Psychometric Theory, New York, McGraw-Hill).

– Mức giá trị hệ số Cronbach’s Alpha (Nguồn: Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS Tập 2, NXB Hồng Đức, Trang 24):

 

  • Từ 0.6 trở lên: Thang đo lường đủ điều kiện.
  • Từ 0.7 đến gần bằng 0.8: Thang đo lường sử dụng tốt.
  • Từ 0.8 đến gần bằng 1: Thang đo lường rất tốt.

4. Ví dụ về đánh giá độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha

Dưới đây là ví dụ về việc thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo Cronbach Alpha. Tác giả chạy Cronbach Alpha cho biến Tiền lương để khảo sát sự hài lòng của nhân viên với các biến quan sát nhỏ:

  • TL1 – Anh/chị được trả lương tương xứng với kết quả làm việc của mình
  • TL2 – Anh/chị thường được tăng lương
  • TL3 – Tiền lương được trả công bằng/hợp lý giữa các nhân viên
  • TL4 – Mức lương hiện tại của anh/chị phù hợp so với mặt bằng chung của thị trường lao động

Kết quả kiểm định cho thấy biến TL2 có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3, như hình bên dưới là 0.22 < 0.3. Nghĩa là biến TL2 này không thể hiện được nhiều tính chất của nhân tố. Chúng ta nhìn sang giá trị Cronbach Alpha if Item Deleted của biến TL2 sẽ thấy con số 0.736 lớn hơn 0.662 (0.662 là độ tin cậy của thang đo hiện tại). Cronbach Alpha if Item Deleted  của biến TL2 mang ý nghĩa: độ tin cậy Cronbach Alpha mới của thang đo Tiền lương nếu biến TL2 bị loại đi sẽ là 0.662. Như vậy có thể thấy, khi biến TL2 bị loại bỏ đi thì độ tin cậy của thang đo tăng lên  khá nhiều từ 0.662 đến 0.736. Chúng ta sẽ cần loại bỏ TL2 để thang đo có độ tin cậy tốt hơn.

Kết quả chạy Cronbach Alpha

Sau khi loại bỏ biến TL2 và thực hiện phân tích Cronbach Alpha lại lần 2, chúng ta sẽ có độ tin cậy mới của thang đo và kết quả như ảnh bên dưới:

Giá trị Cronbach Alpha của tiền lương

Để ý một chút sẽ thấy rằng giá trị Cronbach Alpha if Item Deleted của biến TL2 ở lần 1 là 0.736giờ chính là giá trị Cronbach Alpha của nhân tố Tiền lương.

** Lưu ý: Chúng ta cần loại biến đang xem xét về mặt số liệu thống kê khi thực hiện phân tích độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha. Tuy nhiên, việc loại biến quan sát hay không cần nhìn vào con số thống kê và đồng thời xem xét giá trị nội dung của khái niệm. Nếu nội dung của biến có ý nghĩa quan trọng, chúng ta không nhất thiết phải loại đi một biến chất lượng chỉ vì mục đích tăng hệ số Cronbach’s Alpha.

5. Hướng dẫn phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha trong SPSS

Tiếp theo, Tri Thức Cộng Đồng sẽ hướng dẫn bạn cách phân tích độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha trên phần mềm SPSS 20.

Để thực hiện kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha trong SPSS 20, chúng ta vào menu Analyze > Scale > Reliability Analysis… đưa các biến đo lường vào ô items → Statistics → Scale if item deleted → Continue → OK

Sau khi click Continue, SPSS sẽ quay về giao diện ban đầu, các bạn nhấp chuột vào OK để xuất kết quả ra Ouput:

Kết quả Cronbach Alpha thang đo cơ sở vật chất

Thang đo cơ sở vật chất được đo lường bởi 6 biến quan sát. Bảng 1 cho kết quả Cronbach alpha là 0.759 lớn hơn so với tiêu chuẩn (0.60) nên thang đo cơ sở vật chất chấp nhận được về độ tin cậy. Hệ số tương quan biến – tổng (Corrected Item-Total Correlation) đều lớn hơn so với tiêu chuẩn (0.30) nên không có biến quan sát nào bị loại. Cột Cronbach’s Alpha if Item Deleted cho biết hệ số Cronbach alpha nếu loại một biến quan sát nào đó; giả sử chúng ta loại biến V1 thì hệ số Cronbach alpha sẽ giảm còn 0.723. Về lý thuyết, Cronbach alpha càng cao càng tốt nhưng không được lớn hơn 0.95 [4]; do đó chúng ta không nên loại bất kỳ biến quan sát nào trong thang đo cơ sở vật chất.

6. Nguyên nhân và cách xử lý khi hệ số Cronbach Alpha bị âm

Nguyên nhân làm cho hệ số Cronbach Alpha bị âm

Tại sao hệ số Cronbach Alpha bị âm? Đây là một trong những lỗi xảy ra khá thường gặp trong quá trình khi bạn thực hiện kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach Alpha. Cùng tìm hiểu lý do tại sao nhé.

Dưới đây là ví dụ về Cronbach Alpha bị âm. Bạn để ý một tí sẽ thấy dòng chữ ngay sau bảng Reliability Statistics với nội dung: The value is negative due to a negative average covariance among items. This violates reliability model assumptions. You may want to check item codings. Tạm dịch: Giá trị này bị âm là do xảy ra hiện tượng trung bình hiệp phương sai âm giữa các biến quan sát. Giả định độ tin cậy thang đo đang bị vi phạm. Bạn cần kiểm tra lại các biến quan sát.

Bỏ qua thuật ngữ toán thống kê “Hiệp phương sai”, các bạn chỉ cần hiểu cơ bản thế này: các biến quan sát của nhân tố được đưa vào đo lường kiểm định độ tin cậy đang đi lộn xộn hướng nặng nề. Cụ thể item hay còn gọi là các biến quan sát trong cùng một nhân tố đang giải thích cho nhiều khái niệm khác nhau, điều này đi trái với kỳ vọng của người nghiên cứu cũng như vi phạm giả định kiểm tra độ tin cậy.

Một nhân tố có hệ số Cronbach Alpha tốt thì các biến quan sát bên trong sẽ cần có tương quan chặt chẽ với nhau và cùng giải thích cho một khái niệm.

Cách xử lý khi hệ số Cronbach’s Alpha bị âm

– Bạn cần kiểm tra lại bảng câu hỏi, việc giá trị các biến quan sát thu thập được gần như không có mối tương quan với nhau dẫn đến Cronbach Alpha bị âm lý do chính xuất phát từ việc thiết kế các biến quan sát bên trong nhân tố không hợp lý. Đối chiếu với các cơ sở lý luận, các bảng câu hỏi cùng đề tài, tham khảo ý kiến giảng viên hướng dẫn để điều chỉnh lại bảng câu hỏi khảo sát cho hợp lý.

Cronbach’s alpha phải có ít nhất 3 câu hỏi, thì mới không bị lỗi Cronbach Alpha bị âm. Do đó, bạn cần thêm câu hỏi vào để cho đủ số câu hỏi tối thiểu khi phân tích độ tin cậy nhé.

Nếu bảng câu hỏi đã OK rồi nhưng kết quả thực hiện kiểm định Cronbach Alpha lại ra như vậy nghĩa là đối tượng khảo sát của bạn đang có vấn đề. Đa phần những người được khảo sát thường không hợp tác nghiêm túc trong lúc trả lời bảng khảo sát dẫn đến kết quả thu được không như mong muốn. Đây là lý do đến từ yếu tố bên ngoài nên rất khó kiểm soát. Khi lập bảng câu hỏi, phần mở đầu cần nêu bật được lợi ích mà người được khảo sát sẽ có được khi họ giúp bạn hoàn thành phần khảo sát, cùng với đó là phần giới thiệu của các bạn cũng khá quan trọng để thuyết phục “đối tượng” có thể nghiêm túc giúp bạn hoàn thành bảng câu hỏi.

– Bên cạnh đó, bạn cũng cần đưa câu hỏi gạn lọc vào bảng câu hỏi để loại bỏ đi các phiếu khảo sát kém chất lượng ở bước tiền xử lý SPSS. Việc này sẽ giúp bạn giảm được một lượng số liệu thu thập không có giá trị, gây ảnh hưởng đến kết quả số liệu chung.

7. Cách đọc và nhận xét bảng kết quả kiểm định Cronbach Alpha

Case Processing Summary

Case Processing Summary

 

Đây là bảng tóm tắt thông cơ bản về các quan sát khi đưa vào kiểm định Cronbach Alpha. Cỡ mẫu là 220 cases. Cả 220 cases này đều hợp lệ (Valid: Số quan sát hợp lệ được chấp nhận đưa vào thống kê), 0 có số quan sát không hợp lệ (Excluded: Số quan sát không hợp lệ đưa vào thống kê). Trường hợp Excluded lớn hơn 0 phổ biến hay gặp nhất là các bạn nhập sót một vài giá trị trong các biến quan sát đưa vào phân tích Cronbach Alpha.

Nếu bạn gặp khó khăn khi chạy Cronbach Alpha, hãy liên hệ với đội ngũ của Tri Thức Cộng Đồng để được hỗ trợ sử dụng dịch vụ xử lý dữ liệu SPSS. Với kinh nghiệm và đội ngũ trình độ cao, chúng tôi cam kết sẽ mang đến cho bạn nhiều lợi ích nhất.

Giả sử bạn nhập bị sót 4 giá trị ở 3 hàng (3 hàng = 3 cases) như hình ảnh bên dưới:

Nhập thiếu giá trị

Khi đó bạn thực hiện kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach Alpha, bảng output sẽ xuất ra kết quả Excluded là 3, chiếm tỷ lệ 1.4% . Bạn lưu ý, mặc dù có 4 giá trị nhưng mà chỉ có 3 hàng (3 cases) nên kết quả Excluded sẽ là 3.

Case Processing Summary

Nếu dữ liệu bạn thu thập xuất hiện Excluded lớn hơn 0, bạn cần kiểm tra lại xem mình có nhập sót giá trị nào hay không nhé. Trong trình bày bài, bạn có thể không cần đưa bảng này vào bài làm, bảng này chỉ phục vụ để rà soát lại việc nhập liệu của mình.

Reliability Statistics

Item-Total Statistics

Bảng này cho biết giá trị Cronbach Alpha của thang đo đưa vào kiểm định là bao nhiêu. Có 5 biến quan sát được đưa vào kiểm định (N of Items), giá trị Cronbach Alpha của thang đo là 0.788. Thường giá trị này lớn hơn hoặc bằng 0.6 thì thang đo được chấp nhận.

Item-Total Statistics

Item-Total Statistics
Item-Total Statistics

Bạn sẽ quan tâm đến 3 cột như hình ở trên:

  • Cột đầu tiên cho biến các biến quan sát được đưa vào để kiểm định độ tin cậy thang đo.
  • Cột thứ hai Corrected Item-Total Correlation, tạm dịch là cột hệ số tương quan biến tổng, cột này các giá trị phải lớn hơn hoặc bằng 0.3 thì biến quan sát mới đóng góp xây dựng độ tin cậy của thang đo, nếu biến quan sát nào có giá trị tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3, bạn cần loại bỏ nó đi
  • Cột thứ ba Cronbach Alpha if Item Deleted, tạm dịch là giá trị Cronbach Alpha mới của thang đo trong trường hợp loại bỏ biến quan sát này đi. Vậy nghĩa là gì? Như các bạn thấy, hệ số này có giá trị là 0.736 tại hàng của biến TN1. Nghĩa là khi bỏ biến này khỏi nhóm và thực hiện kiểm định lại Cronbach Alpha với 4 biến TN2, TN3, TN4, TN5 hệ số Cronbach Alpha mới của nhóm sẽ là 0.736 chứ không phải 0.788 (bảng số 2: Reliability Statistics)như ban đầu nữa. Như đã đề cập ở mục số 2, giá trị Cronbach Alpha càng lớn thì thang đo càng có giá trị nên trường hợp xuất hiện một số biến quan sát có giá trị Cronbach Alpha if Item Deleted lớn hơn hệ số Cronbach Alpha của thang đo (hệ số Cronbach Alpha trong bảng Reliability Statistics), nghĩa là nếu bỏ biến quan sát đó, thang đo sẽ tăng độ tin cậy lên, lúc này các bạn cần xem xét kỹ có nên loại biến đó ra hay không. Nếu Corrected Item-Total Correlation của biến nhỏ hơn 0.3 thì các bạn nên bỏ biến đó, trường hợp Corrected Item-Total Correlation ≥ 0.3 nhưng Cronbach Alpha if Item Deleted > Cronbach Alpha của thang đo bạn cần phải đánh giá thật kỹ, và hỏi thêm ý kiến giảng viên, liên hệ thực tế về mức độ đóng góp của biến này đến thang đo để xem có nên loại hay không.

Các bạn cần chú ý 3 bảng kết quả quan trọng ở trên và trường hợp đặc biệt: hệ số tương quan biến tổng lớn hơn hoặc bằng 0.3 nhưng hệ số Cronbach Alpha if Item Deleted lớn hơn hệ số Cronbach Alpha của thang đo để có thể đưa ra quyết định loại biến chính xác.

Bình luận

avatar
  Subscribe  
Notify of
Hotline: 0946 88 33 50
Chat Zalo
Zalo: 0946.883.350